【摘 要】
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近年来,随着深度学习的发展与应用,人脸识别领域欣欣向荣。年龄识别作为人脸识别的一个非同小可的分支,能够辅助人脸识别更加迅速、精准地完成任务。人脸会由于老化而呈现出不同的复杂特征,针对由年龄变化引起的一系列人脸识别问题,大量学者投入到对年龄进行分类的问题研究中。本文围绕基于深度学习的年龄识别,阐述了年龄识别目前的发展现状及较主流的思想。首先,简要概述了神经网络的发展,对各种年龄识别方法进行了简单比较
【机 构】
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中国矿业大学(北京),北京100083
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近年来,随着深度学习的发展与应用,人脸识别领域欣欣向荣。年龄识别作为人脸识别的一个非同小可的分支,能够辅助人脸识别更加迅速、精准地完成任务。人脸会由于老化而呈现出不同的复杂特征,针对由年龄变化引起的一系列人脸识别问题,大量学者投入到对年龄进行分类的问题研究中。本文围绕基于深度学习的年龄识别,阐述了年龄识别目前的发展现状及较主流的思想。首先,简要概述了神经网络的发展,对各种年龄识别方法进行了简单比较并阐述了各自的优缺点,分析了不断演进优化的CNN框架结构。其次从人脸检测、特征提取等方面,对二者的基本思
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